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七讲农业遥感ppt课件

第一章农业遥感概述

农业遥感是一种利用遥感技术对农业生产活动进行监测和评估的方法。随着遥感技术的发展，农业遥感已经成为现代农业信息技术的重要组成部分。它通过卫星、飞机等平台搭载的传感器，可以获取大范围、多时相的农业信息，为农业生产管理提供科学依据。农业遥感技术主要包括遥感数据获取、图像处理、信息提取和决策支持等环节，通过这些环节的应用，农业遥感在农作物种植、产量监测、病虫害防治等方面发挥着重要作用。

在农业生产中，遥感技术可以有效地监测作物生长状况、土壤水分、植被指数等关键参数。通过分析这些参数，可以评估作物的长势，预测产量，及时发现并处理病虫害等问题。例如，利用遥感技术可以实现对作物叶绿素含量的监测，从而判断作物的生长健康程度。此外，遥感数据还可以用于农田管理，如灌溉计划的制定、施肥方案的优化等，从而提高农业生产效率，减少资源浪费。

农业遥感技术的应用范围十分广泛，不仅限于农业生产，还包括森林资源监测、草原生态评估、农业灾害预警等领域。随着遥感技术的发展，遥感数据获取手段更加多样化，包括光学遥感、微波遥感、激光遥感等，这些不同类型的遥感数据可以互补，提供更全面、更精确的农业信息。同时，遥感数据处理与分析技术的进步，使得农业遥感应用更加深入和实用。未来，农业遥感技术将继续推动农业现代化进程，为保障粮食安全和促进农业可持续发展提供有力支持。

第二章农业遥感数据获取

(1)农业遥感数据获取是农业遥感应用的基础，主要包括卫星遥感、航空遥感和地面遥感三种方式。卫星遥感利用地球同步轨道或太阳同步轨道上的卫星获取大范围、高分辨率的遥感数据，适用于大尺度农业监测。航空遥感则通过飞机搭载的传感器获取局部区域的遥感数据，具有较高的空间分辨率和时间分辨率，适合精细农业监测。地面遥感则是利用地面观测站、移动平台等获取近距离、高精度的遥感数据，适用于特定区域的农业监测。

(2)卫星遥感数据获取主要依赖于地球观测卫星，如陆地卫星、高分辨率地球观测系统（HICO）、资源三号等。这些卫星携带的传感器可以获取不同波段的遥感数据，包括可见光、近红外、热红外等。可见光波段数据可以反映地表植被的覆盖状况和生长状况，近红外波段数据有助于分析作物叶绿素含量和水分状况，热红外波段数据则可以监测作物温度和土壤水分。航空遥感数据获取通常采用无人机、飞机等平台，搭载高分辨率相机、多光谱相机等传感器，获取高空间分辨率和光谱分辨率的遥感数据。

(3)地面遥感数据获取方式包括地面观测站、移动平台等。地面观测站通常配备有高分辨率相机、多光谱相机、激光雷达等传感器，可以获取高精度、高分辨率的遥感数据。移动平台如车载、船载等，可以灵活地获取不同区域的遥感数据。地面遥感数据获取技术还包括无人机遥感，利用无人机搭载的传感器获取高分辨率、高时效性的遥感数据。此外，地面遥感数据获取还包括农业气象观测、土壤调查等，为农业遥感应用提供基础数据。随着遥感技术的发展，数据获取手段将更加多样化，为农业遥感应用提供更加丰富、准确的数据支持。

第三章农业遥感图像处理

(1)农业遥感图像处理是遥感应用的关键环节，其目的是从获取的遥感图像中提取有用信息，为农业监测和决策提供支持。这一过程涉及图像预处理、图像增强、图像分类和图像融合等多个步骤。图像预处理包括图像校正、去噪、几何校正等，旨在提高图像质量，为后续处理提供良好基础。图像增强则通过对图像进行对比度、亮度、色彩等调整，使图像信息更加突出，便于后续分析。图像分类是利用计算机技术对图像进行自动识别和分类，根据不同的应用需求，可以分为监督分类和非监督分类。图像融合是将不同分辨率、不同时相的遥感图像进行融合，以获取更全面、更准确的信息。

(2)在农业遥感图像处理中，常用的预处理方法包括辐射校正、几何校正和大气校正。辐射校正旨在消除传感器本身和大气对图像辐射的影响，提高图像质量。几何校正则通过对图像进行几何变换，使其符合实际地理位置。大气校正则是消除大气对遥感数据的衰减和畸变，提高遥感数据的应用价值。图像增强方法主要包括直方图均衡化、对比度增强、滤波等，以提高图像的视觉效果。在图像分类方面，监督分类需要事先设定训练样本，利用这些样本对图像进行分类。非监督分类则无需事先设定分类标准，通过聚类算法自动将图像划分为不同的类别。

(3)图像融合技术是实现多源遥感数据互补的重要手段。根据融合的目的和方式，可以分为像素级融合、特征级融合和决策级融合。像素级融合是对原始图像的像素值进行融合，如多时相融合、多波段融合等。特征级融合则是将不同遥感数据源提取的特征进行融合，如植被指数、土壤湿度等。决策级融合是在图像分类的基础上，将多个分类结果进行融合，以提高分类精度。在农业遥感图像处理中，图像融合技术可以有效地提高遥感数据的时空